Grupos de investigación - TECNOLOGÍA SANITARIA

SIMDA: Sistemas Inteligentes, modelado, desarrollo e implementación


Página web del grupo: http://simda.uned.es/

Investigador responsable: Rafael Martínez Tomás. rmtomas@dia.uned.es

Entidad: Universidad Nacional de Educación a Distancia

Investigadores:

  • José Ramón Álvarez Sánchez
  • Margarita Bachiller Mayoral
  • Enrique Carmona
  • José Manuel Cuadra Troncoso
  • Félix de la Paz López
  • Ángel Pérez de Madrid y Pablo
  • Carolina Mañoso Hierro
  • Rafael Martínez Tomás
  • Mariano Rincón Zamorano
  • Miguel Romero Hortelano
  • Visión inteligente. Análisis de imágenes médicas.
  • Monitorización y Diagnóstico en Medicina
  • Interpretación semántica de comportamiento de personas
  • Aplicación de técnicas de realidad virtual para el diagnóstico y tratamiento.
  • Aplicación de técnicas de machine learning para la optimización de test neurosicológicos y la identificación temprana de deficiencias cognitivas.
  • Robótica para la asistencia a las terapias educacionales con niños TEA

Título: "[IDENTIA] Desarrollo de un sistema de cribado basado en tecnologías de Realidad Virtual para la identificación defases preclínicas de demencia aplicando técnicas de machine learning y deep learning"

Título: Desarrollo de una aplicación como ayuda al diagnóstico precoz de las alteraciones orales potencialmente malignas y el cáncer oral.

Título: CRIBADO COSTE-EFECTIVO DE CANCER DE MAMA MEDIANTE MAMOGRAFIA, ECOGRAFIA Y TERMOGRAFIA.

Título: "MEJORAS EN EL DIAGNÓSTICO E INVESTIGACIÓN CLÍNICA MEDIANTE TECNOLOGÍAS INTELIGENTES APLICADAS A IMAGEN OFTALMOLÓGICA"

Deformable registration of multimodal retinal images using a weakly supervised deep learning approach

Neural Computing and Applications 35 (20), 14779-14797

Robust multimodal registration of fluorescein angiography and optical coherence tomography angiography images using evolutionary algorithms

Computers in Biology and Medicine 134, 104529 (Q1)

https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104529

A Knowledge Graph Framework  for Dementia Research Data

Applied Sciences as part of the Special Issue Machine Learning and Big Data Processing in Medical  Decision Making. 13(18), 10497. 2023

DOI: 10.3390/app131810497

An overview of graph databases and their applications in the biomedical domain

Database, Vol. 2021, Q1

 

·  Q-CHAT-NAO: A robotic approach to autism screening in toddlers

Journal of Biomedical Informatics, Vol. 118. 2021

·  Integrative Base Ontology for the Research Analysis of Alzheimer’s Disease-Related Mild Cognitive Impairment

Frontiers in Neuroinformatics, Vol. 15. 2021

·  Neural mechanisms in eating behaviors: A pilot fMRI study of emotional processing

Psychiatry Investigation, Vol. 17, Núm. 3, pp. 225-236. 2020

·  Real-Time Multi-Modal Estimation of Dynamically Evoked Emotions Using EEG, Heart Rate and Galvanic Skin Response

International Journal of Neural Systems, Vol. 30, Núm. 4. 2020

Using deep learning to detect early signs of cognitive disease

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems. Vol. October, pp 3168-3173. 2020.

 

·  Modeling, Localization, and Segmentation of the Foveal Avascular Zone on Retinal OCT-Angiography Images

IEEE Access, Vol. 8, pp. 152223-152238. 2020

·  Affective Robot Story-Telling Human-Robot Interaction: Exploratory Real-Time Emotion Estimation Analysis Using Facial Expressions and Physiological Signals

IEEE Access, Vol. 8, pp. 134051-134066

·  Optimization of Real-Time EEG Artifact Removal and Emotion Estimation for Human-Robot Interaction Applications

Frontiers in Computational Neuroscience, Vol. 13

 

  • Autonomous Robotics
  • Artificial Vision
  • Data Mining
  • Distributed agent systems
  • Evolutionary Computation
  • Knowledge modeling
  • Machine Learning
  • Medical Applications
  • Surveillance applications
  • Visual Analytics

Laboratorio de robótica con diferentes robots autónomos, entre ellos varios robots humanoides

Laboratorio de computación avanzada con diferentes Works-tations para Machine Learning con plazas GPU,   Work-Station de 24 cores (48 hilos),  para cálculo intensivo y acceso a la máquina de la ETSI Informática con 4 Teslas V100, 2 32 y 2 de 16 Gy, de 40 núcleos.